Курс Python → Конвертация текстовых чисел с помощью Numerizer
В мире обработки естественного языка (NLP) часто возникает необходимость конвертировать текстовые представления чисел в их числовые эквиваленты. Для этой задачи существует множество инструментов, и одной из наиболее полезных библиотек является Numerizer. Эта библиотека позволяет преобразовывать текстовые строки, содержащие числовые значения, в целые числа (тип int) и числа с плавающей запятой (тип float), что делает её незаменимым инструментом для разработчиков, работающих с текстовыми данными.
Библиотека Numerizer проста в использовании и поддерживает множество форматов записи чисел, включая как стандартные записи (например, «один», «два» и т.д.), так и более сложные форматы (например, «один миллион двести тридцать четыре»). Благодаря этому, она идеально подходит для применения в проектах, связанных с анализом текстов, где требуется извлечение и интерпретация чисел.
Чтобы начать работу с Numerizer, вам необходимо установить библиотеку. Это можно сделать с помощью менеджера пакетов pip. Выполните следующую команду в терминале:
pip install numerizerПосле установки библиотеки вы можете использовать её в своём проекте. Например, следующий код демонстрирует, как преобразовать текстовые представления чисел в числовой формат:
from numerizer import numerize
# Пример текстовых строк с числами
text_numbers = ["один", "два", "три", "четыре", "пять", "один миллион двести тридцать четыре"]
# Преобразование текстовых строк в числовой формат
numeric_values = [numerize(num) for num in text_numbers]
print(numeric_values) # Вывод: [1, 2, 3, 4, 5, 1234000]Таким образом, библиотека Numerizer предоставляет мощный и удобный инструмент для работы с текстовыми числами в ваших NLP-проектах. Вы можете легко интегрировать её в свои приложения, чтобы улучшить обработку текстовых данных и обеспечить более точное извлечение чисел. Более подробную информацию о возможностях библиотеки можно найти на её страницах в PyPi и GitHub.
Другие уроки курса "Python"
- Python itertools combinations() — группировка элементов
- Методы Python для работы с данными
- Руководство по библиотеке pydantic
- Генераторы в Python
- Реализация метода __abs__ в Python
- Функция zip() в Python
- Получение текущей директории
- PrettyTable: создание таблицы
- Комплексные числа в Python
- Работа со строками в Python
- Расчет времени выполнения кода
- Операции с комплексными числами
- Аннотации типов в Python
- Обратное распространение ошибки
- Создание словарей в Python
- Создание таблиц в Python с PrettyTable
- Капитализация строк
- Обезопасьте ввод данных
- Работа с географическими данными.
- Определение индекса элемента списка
- GitHub в Telegram: подписка на уведомления
- Работа с очередями в Python
- Операторы увеличения и уменьшения в Python
- Оптимизация памяти с slots
- Работа с itertools
- Метод ne для сравнения объектов
- Замена подстроки
- Удаление элемента из списка
- Измерение времени выполнения кода
- Оптимизация поиска в словарях
- Создание и операции с дробями
- Декораторы в Python
- Сравнение строк в Python
- Измерение времени выполнения в Python
- Генераторы списков в Python
- Форматирование объектов с модулем pprint
- Переопределение метода __or__()
- Отправка POST-запроса в REST API
- Вычисление разности множеств в Python
- SciPy: широкий функционал для математических операций
- Dict Comprehension в Python
- Python OrderedDict и fromkeys() — работа с словарями
- Подписка на каналы разработчиков
- inspect в Python: анализ кода
- Функция zip() в Python
- Работа со словарями
- Генерация случайных данных в NumPy
